Conditional survival predictions after surgery for patients with penile carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conditional survival (CS) implies that, on average, long-term cancer survivors have a better prognosis than newly diagnosed individuals. The objective of the current study was to devise an accurate predictive tool that accounts for CS in men diagnosed with penile cancer. METHODS: Overall, 1245 patients treated with primary tumor excision (PTE) for pT(1-3)M0 squamous cell carcinoma of the penis (SCCP) between 1998 and 2006 were identified. Cox regression models were fitted for prediction of cancer-specific mortality (CSM). Nomogram development for prediction of CSM using CS methodology at 2 and 5 years was performed on 670 patients. External validation and calibration of the conditional nomogram was performed in 575 patients. RESULTS: The 5-year CSM-free survival of patients at surgery was 84.3% and increased to 95.0% and 97.8% after 2 and 5 years of disease-free survival (DFS), respectively. The predicted probabilities varied by as much as 49% (57% vs 85%) when, for example, predictions of CSM-free survival at 5 years were made after PTE versus after 2 years of DFS. Within the external validation cohort, the accuracy of the conditional nomogram was 75.3% and 78.1% at 2 and 5 years after PTE. CONCLUSIONS: The authors developed and externally validated the first conditional nomogram for predicting SCCP CSM-free survival that allows consideration of the length of survivorship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».